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龙图腾网获悉深圳睿心智能医疗科技有限公司申请的专利一种冠状动脉的分割方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115690114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211355338.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种冠状动脉的分割方法、装置、电子设备及存储介质是由洪凯;马骏;郑凌霄;兰宏志设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冠状动脉的分割方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种冠状动脉的分割方法、装置、电子设备及存储介质，包括：对获取的待分割单侧冠脉造影图像进行中心线提取，得到冠脉主干中心线；根据冠脉主干中心线，确定冠脉造影图像所属的目标冠脉侧；使用冠脉造影图像与其前后两帧图像进行通道拼接，确定出第一拼接图像；对冠脉造影图像进行梯度域处理，得到其梯度域映射图，并进行通道拼接，确定出第二图像；将第一拼接图像输入至目标冠脉侧对应的单侧冠脉分割模型中，得到第一冠脉图像；将第二拼接图像输入至混合冠脉分割模型中，得到第二冠脉图像；使用第一冠脉图像和第二冠脉图像进行融合，得到目标冠脉血管图像。这样，通过本申请的技术方案，提高了冠脉血管分割结果的准确性。

本发明授权一种冠状动脉的分割方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冠状动脉的分割方法，其特征在于，所述分割方法包括： 获取待分割单侧冠脉造影图像以及所述待分割单侧冠脉造影图像的前后两帧冠脉造影图像； 对所述待分割单侧冠脉造影图像进行中心线提取，得到所述待分割单侧冠脉造影图像的冠脉主干中心线； 根据所述冠脉主干中心线，确定所述待分割单侧冠脉造影图像所属的目标冠脉侧；其中，所述目标冠脉侧为左冠脉或右冠脉； 使用所述待分割单侧冠脉造影图像与所述待分割单侧冠脉造影图像的前后两帧冠脉造影图像进行通道拼接处理，确定出第一拼接冠脉造影图像； 对所述待分割单侧冠脉造影图像进行梯度域处理，得到所述待分割单侧冠脉造影图像的梯度域映射图，并使用确定出的梯度域映射图与所述待分割单侧冠脉造影图像进行通道拼接处理，确定出第二拼接冠脉造影图像； 将所述第一拼接冠脉造影图像输入至预先训练好的所述目标冠脉侧对应的单侧冠脉分割模型中，得到第一冠脉图像； 将所述第二拼接冠脉造影图像输入至预先训练好的混合冠脉分割模型中，得到第二冠脉图像； 使用所述第一冠脉图像和所述第二冠脉图像进行融合，得到分割完成的目标冠脉血管图像； 通过以下步骤构建单侧冠脉分割模型： 获取多张同为一侧的待训练单侧冠脉造影图像、每张待训练单侧冠脉造影图像的前后两帧冠脉造影图像、以及每张待训练单侧冠脉造影图像对应的冠脉血管分割图像； 针对每张待训练单侧冠脉造影图像，使用该待训练单侧冠脉造影图像与该待训练单侧冠脉造影图像的前后两帧冠脉造影图像进行通道拼接处理，确定出第三拼接冠脉造影图像； 将所述第三拼接冠脉造影图像作为第一图像分割神经网络的输入数据，将所述待训练单侧冠脉造影图像对应的冠脉血管分割图像作为所述第一图像分割神经网络的输出数据，进行模型迭代训练，当模型收敛后，停止训练，得到所述单侧冠脉分割模型； 通过以下步骤构建混合冠脉分割模型： 获取多张待训练单侧冠脉造影图像和每张待训练单侧冠脉造影图像对应的冠脉血管分割图像；其中，所述待训练单侧冠脉造影图像中包括左冠脉造影图像和右冠脉造影图像； 针对每张待训练单侧冠脉造影图像，对该图像进行梯度域处理，确定出该待训练单侧冠脉造影图像的梯度域映射图； 使用该待训练单侧冠脉造影图像与该待训练单侧冠脉造影图像的梯度域映射图进行通道拼接处理，确定出第四拼接冠脉造影图像； 将所述第四拼接冠脉造影图像作为第二图像分割神经网络的输入数据，将所述待训练单侧冠脉造影图像对应的冠脉血管分割图像作为所述第二图像分割神经网络的输出数据，进行模型迭代训练，当模型收敛后，停止训练，得到所述混合冠脉分割模型。

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